AYU SRI HARTATI, - (2022) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM PEMETAAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN MODEL RECENCY FREQUENCY MONETARY. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text FILE LENGKAP KECUALI HASIL PENELTIIAN (BAB IV).pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV) FILE HASIL PENELITIAN (BAB IV).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (476kB)

Abstract

AYU SRI HARTATI (2022) : PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM PEMETAAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN MODEL RECENCY FREQUENCY MONETARY Tahu Kuring merupakan merek tahu Sutra. Pabrik Tahu Kuring cabang Pekanbaru berdiri pada tahun 2015. Jika pabrik memiliki produksi tahu berlebih, maka akan diberikan kepada member sebagai bonus. Permasalahan yang terjadi pada pabrik ini yaitu terdapat banyak komplain dari member yang dikarenakan tidak meratanya pembagian bonus. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengetahui nilai pelanggan untuk dikelompokkan kedalam pelanggan potensial dalam pemberian bonus. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma k-means dan model RFM sebagai segmentasi pelanggan. Hasil yang didapat dari pengelompokkan menggunakan k-means ialah 3 cluster terbaik dengan nilai DBI sebesar 0,487. Dari 3 cluster tersebut, diketahui bahwa ranking 1 ialah Cluster 2, ranking 2 ialah Cluster 3 dan ranking 3 ialah Cluster 1 berdasarkan perhitungan nilai CLV. Hasil cluster akan dipetakan menggunakan customer value matrix dan customer loyalty matrix untuk mengetahui kriteria setiap segmen pelanggan. Didapatkan 3 segmen yaitu, segmen 1: Core customer group-Including high value loyal cutomer (R↓F↑M↑), segmen 2: Lost customer-Uncertain lost customer (R↑F↓M↓), dan segmen 3: New customer group-Uncertain new customer (R↓F↓M↓). Kata Kunci: Customer Relationship Management, Data mining, K-Means, RFM, Tahu Kuring

Actions (login required)

View Item